关于丢番图方程x3-1=py2

设s为正整数且2｜s,素数p=27s2+1,利用初等方法证明了丢番图方程x3-1=py2仅有平凡整数解(x,y)=(1,0).     

基于非线性电感模型的稳压变压器的建模研究

论文通过对稳压变压器的基本结构和工作原理的分析提取出饱和电抗器作为稳压变压器的一个元件。饱和电抗器经非线性化处理后引入稳压变压器的等效电路中。用MATLAB对实验数据进行拟合得出饱和电抗器的模型,以此为基础对稳压变压器模型进行仿真分析,同时得出模型的输出信号的频谱。仿真结果证明了仿真模型高度接近实物。     

带尾翼高速射弹自然超空泡流特性研究

为了获得良好的超空泡减阻效果,针对某30 mm带尾翼高速射弹,设计了其空化器结构参数,研究了尾翼射弹的空泡轮廓、射弹表面空泡厚度分布、运动攻角对其空泡形态的影响,计算了超空泡形态下不同攻角时带尾翼射弹的水动阻力、升力、稳定力矩等参数;对比研究了带尾翼高速射弹和普通射弹的运动稳定性,给出了2种射弹的摆动攻角曲线.研究结果表明,尾翼结构不改变射弹的超空泡形态参数,但影响其表面空泡厚度分布;尾翼结构对射弹的超空泡形态、阻力特性影响很小,可大大提高射弹的运动稳定性.     

六盘山隧道1号斜井与正洞交叉口段施工技术

新建天平铁路六盘山隧道进口为双线隧道,隧道开挖断面大、工期紧,为加快施工进度,选择合理的斜井转正洞施工方法具有重要的意义。介绍了由小断面进入大段面施工的直接一次切入法,结合六盘山隧道进口斜井进入正洞交叉口段施工为工程背景,对小断面斜井进入正洞施工的施工技术进行了详细探讨。     

玉米秸秆稀酸预水解液两种脱毒方法的研究

以玉米秸秆稀酸预水解液为原料,研究了减压蒸发和络合萃取两种脱毒方法对乙酸等抑制物的去除情况。结果表明:玉米秸秆稀酸预水解液减压蒸发脱毒,糠醛完全被去除,而5-羟甲基糠醛则基本不能被去除;当水解液浓缩5.80倍时,其浓缩液中乙酸质量浓度和去除率分别为4.06 g/L和60.45%。络合萃取脱毒的最佳条件:络合萃取剂的组成为30%三烷基胺+50%正辛醇+20%煤油,油水相比2∶1,温度25℃,时间60 min,此时脱毒液中乙酸质量浓度和去除率分别为1.43 g/L和52.33%,糠醛完全被去除,5-羟甲基糠醛的去除率为27.78%。     

添加外源物对蒸汽爆破玉米秸秆酶水解性能的影响

研究了8种添加物辅助单、双酶水解蒸汽爆破玉米秸秆的效果和规律。结果表明,在8种外源物中,添加Tween-80对β-葡萄糖苷酶和纤维素酶水解的促进作用最佳,可显著提高酶水解得率和酶活的稳定性。在底物纤维素质量浓度为50 g/L、纤维素酶用量为15.0μmol/(min.g)、β-葡萄糖苷酶用量为30.0μmol/(min.g)的条件下,添加4.0 g/L Tween-80反应48 h,纤维素水解生成葡萄糖和总还原糖的酶解得率分别达到86.85%和93.45%,较空白对照分别提高了7.34%和9.59%,其中可发酵性葡萄糖占总还原糖的92.94%。进一步考察该酶解条件下的蛋白质和酶活回收率,结果表明:添加Tween-80后可溶性总蛋白质的回收率提高了56.83%,β-葡萄糖苷酶和纤维素酶酶活回收率分别提高了16.87%和40.04%。     

不同分散剂对纳米羟基磷灰石粒子团聚的影响

为了解决纳米羟基磷灰石团聚的问题，在纳米羟基磷灰石制备过程中，加入适量的乙醇、铈盐和聚乙二醇作为表面分散荆，研究其分散作用。试验结果表明：乙醇具有脱水作用，减少毛细管收缩作用，具有一定的分散作用，且不改变HA六方晶体形貌；铈盐的加入，使六方晶体结构进一步分化，粒子尺寸变小，有细化纳米HA晶粒的作用及分散作用，同时，在分散过程中，参与反应，形成Ce5（PO4）3（OH）；聚乙二醇对纳米羟基磷灰石形貌影响不大，但在表面形成簿膜，隔阻纳米粒子间的接触，具有减少硬团聚的作用。     

薄膜测厚实验研究

用球坑法测量薄膜厚度的原理,文献[1]已有所叙述.其膜厚的表示式可写为:d=(D_2~2-D_1~2)/8R=[(x_1-x_4~2)-(x_2-x_3)~2]/8R,其中D_1,D_2分别表示小圆和大圆直径,x_1,x_2,x_3,x_4分别表示剖层圆环边缘在显微镜下的读数.运用上式测厚,需要考虑以下几个因素:首先,要设法避免始端情况,对于较薄和软膜,要使剖层清晰,存在两个困难,     

Forecasting volatility by means of threshold models

The aim of this paper is to compare the forecasting performance of competing threshold models, in order to capture the asymmetric effect in the volatility. We focus on examining the relative out‐of‐sample forecasting ability of the SETAR‐Threshold GARCH (SETAR‐TGARCH) and the SETAR‐Threshold Stochastic Volatility (SETAR‐THSV) models compared to the GARCH model and Stochastic Volatility (SV) model. However, the main problem in evaluating the predictive ability of volatility models is that the ‘true’ underlying volatility process is not observable and thus a proxy must be defined for the unobservable volatility. For the class of nonlinear state space models (SETAR‐THSV and SV), a modified version of the SIR algorithm has been used to estimate the unknown parameters. The forecasting performance of competing models has been compared for two return time series: IBEX 35 and S&P 500. We explore whether the increase in the complexity of the model implies that its forecasting ability improves. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.